美国陆军快速发展人工智能和边缘计算以对抗敌方无人机

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2025年4月11日10:32:50评论5 views字数 3483阅读11分36秒阅读模式

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【导读】

2025年4月1日，专家战士网站发布了一篇文章《美国陆军快速发展人工智能和“边缘计算”以对抗敌方无人机》，文章指出，美国陆军未来司令部陆军应用实验室正在快速扩展反无人机系统，以包括支持人工智能的探测和新的非动能应用。

如果在进攻性装甲车队“接近敌人”时，数百枚敌方小型微型无人机炸弹袭击陆军机械化部队，摧毁车载枪支或其他动能移动对抗手段，情况会怎样？

考虑到此类突发事件，鉴于快速演变的威胁范围和性质，五角大楼目前对反无人机系统的重视程度不容低估。美国陆军未来司令部陆军应用实验室等商业和政府实体正在迅速扩展反无人机系统的作战范围，以涵盖人工智能探测和识别系统以及新的非动能应用。然而，鉴于武器和无人机应用的快速发展，保持对威胁的领先地位并非易事。

本文来源于专家战士，发表于2025年4月1日，由所长007编译，本文2100字，原文+译文均已上传至知识星球，请扫文末二维码加入知识星球下载。如需购买精译报告及情报数据库，请联系微信：lanjunqingbao2081。

关键词：美国陆军、人工智能、“边缘计算”、无人机

这是蓝军开源情报的第 317 期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）

转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

如果你观察一下最近俄罗斯与乌克兰以及中东的战争，你就会发现自主系统正在崛起。你会看到网络领域正在兴起。你会看到我所说的低成本杀伤力、低成本武器系统的兴起，”陆军未来司令部陆军应用实验室主任凯西·珀利博士在接受《勇士》杂志采访时说道。

陆军未来司令部（AAL）下属机构陆军未来司令部（AAL）与大学以及大小私营和政府创新机构合作，以识别、“驾驭”、“识别”和“实现”有前景的新兴技术。反无人机系统（C-UAS）、人工智能应用和边缘计算自然是这些工作的重点。

一、移动防守

虽然固定位置和前方作战基地的无人机防御系统已经发展多年并取得了长足进步，但仍有无数创新不断涌现，重塑着无人机防御取得成功的速度和效力。Perley 解释说，“移动式”反无人机系统 (C-UAS) 防护仍然是一大挑战和关注点。

我要说的一点是，反无人机系统极其重要，它不仅用于保护前沿作战基地，还用于保护移动中的物体、移动中的部队、前方区域直升机加油点，以及保护我们国内的基地和关键基础设施。因此，看到商业界以各种不同的方式在陆军的各种用例中探索反无人机系统，真的令人兴奋。我认为在这种情况下会有多种潜在的解决方案，”珀利解释道。

反无人机系统（C-UAS）的机动防御需要先进的雷达探测、传感、识别、火控和快速移动威胁验证技术。珀利解释说，最大的挑战之一是将先进的无人机防御系统（包括传感器、拦截器、计算设备和非动能效应器）小型化，使其尺寸足够小，以便进行远征和机动作战。

“外形尺寸也是我发现的一个非常有趣的现象。显然，有些用于基础防护的精密系统体积更大，功耗也更大。但与此同时，我们也在观察各家公司如何将其小型化，以便将其安装在车辆上，或者安装在一个可能能够为多辆车辆提供保护的小型机器人上，”Perley说道。

二、人工智能系统

规模最大、发展最快的领域之一是人工智能赋能系统的集成，该系统能够整合来自原本分散的传感器输入流的传感器数据，从庞大的数据库中提取整合后的数据，并进行必要的分析和识别，以便在几毫秒内确定最佳对策和防御方案。这些应用前景广阔，而与之相关的许多前沿工作正是通过 Perley 所说的“边缘计算”进行的。

她正与陆军未来司令部詹姆斯·雷尼将军及陆军其他部门合作，进一步识别和培育能够在边缘实现“移动中”计算的技术，其中小型传感器和处理器在移动中在矛尖运行，以便在“收集点”执行时间敏感的分析。这极大地加快了传感器到射手的响应曲线，并有助于优化对抗措施的集成。

也许作战环境充满雾、烟或雪，激光对抗措施无法奏效？也许某个地区人口稠密，需要非动能解决方案来防止爆炸碎片造成附带损害？又或者，例如，作为其中的一部分……高速计算机应用程序与高保真传感器配合使用，很可能能够快速确定威胁是有人驾驶还是无人驾驶，并根据其数据库和历史情况记录，为人类决策者确定最佳防御方法。

“从更广泛的意义上讲，我在反无人机系统领域看到的一件事是，当我们考虑远征能力时，这些系统可以了解来袭威胁的一种方式是使用具有 ISR 资产的无人机系统来探测更远距离的事物。

“它如何在无人机系统平台上进行目标识别？它如何将这些信息以不占用大量带宽、难以探测且无需耗电的方式发送回具有失效能力的母系统（无论你怎么称呼它）？”珀利问道。

电子战、高功率微波、激光和其他尖端动能和非动能对抗措施或效应器可能非常适合一次性“干扰”或摧毁大量来袭威胁。

正因如此，Perley 解释说，最有效的方法是将高速人工智能计算与人类认知和决策能力相结合，取长补短。有些现象，例如人类意识、感知和认知中较为主观的细微差别，数学生成的算法可能无法复制，而人工智能系统可以在几毫秒内执行许多程序和分析功能，速度比人类快得多，能够在士兵遭受攻击时挽救生命。

“我不希望看到我们失去专业知识，而仅仅依赖于我们训练机器在特定场景下完成的任务。因此，我希望看到这样的世界：机器可以做它们能做的事情，以降低人类的风险，而人类可以做它们最擅长的事情，因为他们现在可以从机器能够为我们完成的任务中解放出来。因此，我看到的是一个商业化的世界，就像在家一样，”Perley说道。

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